Cross-Lingual Transfer of Debiasing and Detoxification in Multilingual LLMs: An Extensive Investigation
作者: Vera Neplenbroek, Arianna Bisazza, Raquel Fernández
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-18 (更新: 2025-06-02)
备注: Accepted to the Findings of ACL 2025
💡 一句话要点
跨语言迁移学习：提升多语言LLM去偏见和去毒性能力的研究
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言LLM 跨语言迁移学习 去偏见 去毒性 微调 直接偏好优化 语言生成能力
📋 核心要点
- 多语言LLM在非英语语境下易表现出更高的偏见和毒性，现有方法缺乏有效缓解手段。
- 通过在英语数据集上进行微调，实现去偏见和去毒性能力向其他语言的迁移。
- 实验表明，直接偏好优化能有效减轻毒性，但跨语言迁移可能降低非英语语言的生成能力。
📝 摘要（中文）
最近的生成式大型语言模型（LLMs）在非英语语言中表现出卓越的性能，但当使用这些语言进行提示时，它们往往会表现出更高的有害社会偏见和毒性水平。先前的工作表明，在专门的数据集上进行微调可以减轻这种行为，并且在英语中这样做可以迁移到其他语言。在这项工作中，我们研究了不同的微调方法对模型的偏见和毒性，以及其生成流畅和多样化文本的能力的影响。我们通过在精选的无害文本上进行微调来减少偏见，但发现只有直接偏好优化才能有效减轻毒性。通过在英语中应用这些方法所产生的缓解作用也会迁移到非英语语言。我们发现有证据表明，迁移发生的程度可以通过模型预训练数据中给定语言的数据量来预测。然而，这种偏见和毒性缓解的转移通常以牺牲非英语语言的语言生成能力为代价，突出了开发特定于语言的偏见和毒性缓解方法的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多语言大型语言模型（LLMs）在非英语语境下表现出的有害社会偏见和毒性水平较高的问题。现有方法，如直接在目标语言上进行微调，成本高昂且数据稀缺。同时，简单地使用通用数据集进行微调可能无法有效解决特定语言的偏见和毒性问题。
核心思路：论文的核心思路是利用跨语言迁移学习，即在资源丰富的英语数据集上对LLM进行去偏见和去毒性微调，然后将学习到的知识迁移到其他语言。这种方法旨在降低成本，并利用现有的英语数据集来改善多语言LLM的公平性和安全性。
技术框架：论文采用了一种基于微调的框架。首先，在英语数据集上使用不同的微调方法（包括基于无害文本的微调和直接偏好优化）来减少偏见和毒性。然后，评估这些方法在英语和非英语语言上的效果，并分析跨语言迁移的程度。框架的关键组成部分包括：1) 用于去偏见和去毒性的英语数据集；2) 不同的微调方法；3) 用于评估偏见、毒性和语言生成能力的指标。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了跨语言迁移学习在多语言LLM去偏见和去毒性方面的有效性。与以往的研究相比，该论文不仅关注了迁移的效果，还深入分析了影响迁移程度的因素，例如预训练数据中不同语言的数据量。此外，论文还探讨了跨语言迁移对语言生成能力的影响，并指出了开发特定于语言的缓解方法的重要性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的英语数据集进行微调，确保数据集能够有效减少偏见和毒性；2) 采用不同的微调方法，例如基于无害文本的微调和直接偏好优化，以比较它们的效果；3) 使用多种指标来评估偏见、毒性和语言生成能力，以全面了解微调的效果；4) 分析预训练数据中不同语言的数据量与跨语言迁移程度之间的关系，以揭示影响迁移的因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，直接偏好优化（Direct Preference Optimization）在减轻毒性方面效果显著，并且这种缓解作用可以跨语言迁移。研究发现，跨语言迁移的程度与模型预训练数据中特定语言的数据量相关。然而，跨语言迁移也可能导致非英语语言的生成能力下降，这表明需要开发特定于语言的缓解方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更安全、更公平的多语言LLM，减少其在不同文化和社会背景下的偏见和毒性。这对于构建负责任的人工智能系统至关重要，尤其是在涉及跨文化交流、内容审核和自动化翻译等领域。未来的研究可以进一步探索特定于语言的去偏见和去毒性方法，以提高多语言LLM的性能和可靠性。
📄 摘要（原文）
Recent generative large language models (LLMs) show remarkable performance in non-English languages, but when prompted in those languages they tend to express higher harmful social biases and toxicity levels. Prior work has shown that finetuning on specialized datasets can mitigate this behavior, and doing so in English can transfer to other languages. In this work, we investigate the impact of different finetuning methods on the model's bias and toxicity, but also on its ability to produce fluent and diverse text. We reduce biases by finetuning on curated non-harmful text, but find only direct preference optimization to be effective for mitigating toxicity. The mitigation caused by applying these methods in English also transfers to non-English languages. We find evidence that the extent to which transfer takes place can be predicted by the amount of data in a given language present in the model's pretraining data. However, this transfer of bias and toxicity mitigation often comes at the expense of decreased language generation ability in non-English languages, highlighting the importance of developing language-specific bias and toxicity mitigation methods.